2020旷视提前批面试

一面：
1.动态规划算法
2.用tf写iou：https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/82818112
非极大值抑制：https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html（https://www.jianshu.com/p/d2c7f6d9708f比较清楚）

二面：
LSTM：https://blog.csdn.net/musechipin/article/details/82754930
https://blog.csdn.net/musechipin/article/details/70843823

三面：
1.maxpooling实现,比较简单
拓展：滑动窗口的最大值 ，维护一个双端下降序列。

class Solution {
public:
    vector<int> maxSlidingWindow(vector<int> &nums, int k) {
       vector<int> res;
       if (nums.size()<k || k<1) return res;
       if (k==1) return nums;
       deque<int> index;
       for (int i=0;i<nums.size();i++) {
          //最大的数可能已经超出滑窗范围了，处理
          //放在最前面是因为保证空间复杂度O(k)
          while (!index.empty() && i-index.front()>=k) index.pop_front();
          //处理初始情况，如果没有数字先放进去
          if (index.empty()) index.push_back(i);
          else {
              //从后往前比较，从离当前数最近的数字开始，比当前数字小的全都取掉
              //即维护一个降序队列，保证前面的是最大的
              //注意等于的也pop出去，保证最大的是更靠后的
              while (!index.empty() && nums[index.back()]<=nums[i])
                index.pop_back();
              //当前的数放进去
              index.push_back(i);
          }
          //前k-1个数不足k，没有结果
          if (i>=k-1) res.push_back(nums[index.front()]);
        }
       return res;
    }
};

2.随机shuffle
https://blog.csdn.net/qq_26399665/article/details/79831490

 

class Solution {
    public vector<int> shuffle(vector<int> nums){
        if (nums.size()<=1) return nums;
        srand((int)time(0));
        for (int i=nums.size()-1; i>=0; i--) {
            int n=rand()%(i+1);
            swap(nums[i],nums[n]);
        }
        return nums;
    }
}

3.faster-rcnn https://blog.csdn.net/musechipin/article/details/87778266

ssd https://www.cnblogs.com/fariver/p/7347197.html
多种不同的目标检测算法：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1598999301741831102&wfr=spider&for=pc

四面：
1.两个均匀分布，求两者差的绝对值期望
单个均匀分布：https://blog.csdn.net/ZnZnA/article/details/90081527
两个：带解答
2.大数据排序：https://blog.csdn.net/yu487/article/details/86021711